Pandas Groupby() — объединение нескольких наборов значений под одним ключом

В этой статье я расскажу о Pandas GroupBy() и расскажу, как объединить значения в один набор с общим ключом или значением столбца. Например, если название вашей рекламной кампании Google используется совместно с разными наборами данных, такими как ежедневные, еженедельные или ежемесячные данные и т. д. и т. п., вот способ объединить их в один набор для облегчения извлечения, использования и применения. их во взаимодействии веб-приложений.

Оглавление Pandas Groupby()

• Группа по()
• Lambda, reset_index и set_index используются для управления новостными данными биржевых символов.
• Полные скрипты Python для Pandas Groupby, Lambda, reset_index и set_index.

Pandas Groupby() и применить (лямбда)

Операция groupby включает в себя некоторую комбинацию разделения объекта, применения функции и объединения результатов. Это можно использовать для группировки больших объемов данных и выполнения операций над этими группами.

Например, вот образец биржевого символа BILL. В принципе, каждый день появляются новые обновления из разных СМИ. Если вы хотите установить BILL, это ключевое слово является ключом для получения любого BILL, связанного с новостями. В этом случае можно использовать groupby() , объединив столбец символов в один.

df.groupby('Symbol')

Затем нам также нужно выбрать данные БИЛЛА, которые вы хотите добавить, и применить к этому новому упакованному набору данных под одним ключом — БИЛЛ. Затем мы можем использовать функции apply() и лямбда.

Применять()

Примените функцию func по группам и объедините результаты. Функция, передаваемая для применения, должна принимать фрейм данных в качестве первого аргумента и возвращать DataFrame, Series или скаляр. Apply затем позаботится об объединении результатов в один кадр данных или серию. Таким образом, apply является очень гибким методом группировки.

В этом случае мы используем apply() , чтобы указать, какой столбец данных будет находиться под тем же ключом BILL.

Лямбда

pandas.groupby(“Symbol”).apply(lambda x: x[])) можно использовать с лямбдой Python для выполнения выражений. Лямбда-функция в Python — это небольшая анонимная функция, которая может принимать любое количество аргументов и выполнять выражение.

В этом случае значение списка в лямбде — это выбранные столбцы, которые вы хотите добавить в ключ BILL. Вот пример кода следующим образом:

Abc = df.groupby('Symbol').apply(lambda x: x[['News Publish Date','News Title','News Link','News Source','E2D Updated Date']]

Используйте to_json(), reset_index(), set_index(), чтобы установить ключ и переименовать упакованный набор данных.

Основная цель объединения точки входа BILL с помощью groupby().apply(lambda) заключается в простоте получения всех данных, связанных с этим символом. Этот подход особенно популярен, если вы хотите преобразовать их в формат данных JSON.

Для этого обязательно используются эти функции для преобразования этих данных.

Cde = abc.to_json(orient='records')

Эта переменная предназначена для преобразования набора данных под символом в формат JSON.

Efg = Cde.reset_index().rename(columns={0:'NewsData'})

Чтобы создать новое имя для биржевых новостей, связанных с этим символом, мы можем сбросить индекс и переименовать его в новое имя.

Xyz = Efg.set_index('Symbol', inplace=True)

И последнее, но не менее важное: мы выбираем ключ в качестве ключа JSON, установив его в качестве индексного элемента. Таким образом, пока пользователи называют уникальное имя биржевого символа в формате JSON, можно получить все соответствующие новостные данные.

Полные скрипты Python для Pandas Groupby(), Lambda, reset_index и set_index

Если вас интересуют полные сценарии Python Pandas Groupby, Lambda, reset_index и set_index, подпишитесь на нашу рассылку , добавив сообщение « Pandas groupby() » . Мы немедленно отправим вам сценарий на ваш почтовый ящик.

Надеюсь, вам понравится читать Pandas Groupby() — объединить все значения в один набор, общий для которого используется один и тот же индексный ключ с использованием Python. Если да, поддержите нас, выполнив одно из действий, перечисленных ниже, потому что это всегда помогает нашему каналу.

• Поддержите наш канал и сделайте пожертвование через PayPal ( paypal.me/Easy2digital ).
• Подпишитесь на мой канал и включите колокольчик Easy2Digital Youtube-канал .
• Подпишитесь на мою страницу и поставьте ей лайк. Страница Easy2Digital в Facebook.
• Поделитесь статьей в своей социальной сети с хэштегом #easy2digital.
• Вы подписываетесь на нашу еженедельную рассылку, чтобы получать последние статьи, видео и коды скидок Easy2Digital.
• Подпишитесь на наше ежемесячное членство через Patreon, чтобы пользоваться эксклюзивными преимуществами ( www.patreon.com/louisludigital ).